Dopo la siccità, alluvioni colpiscono l’Australia: si temono 500.000 animali morti, “disastro senza precedenti”

Come vi abbiamo raccontato in altri articoli, pesanti alluvioni si sono verificate nei giorni scorsi in Australia, in particolare nell’area del Queensland. 

Dopo una grave fase di siccità sono arrivate abbondanti piogge, in un primo momento accolte con euforia da molte persone, soprattutto allevatori. I fenomeni però, divenuti intensi e a carattere alluvionale, hanno provocato danni ingenti e gravi conseguenze proprio ad attività agricole e allevamenti.

Come riportato dal sito theguardian, si teme che fino a 500.000 capi di bestiame, per la maggior parte provenienti da allevamenti gravemente colpiti dalla siccità, siano stati uccisi in seguito alle piene provocate dalle piogge torrenziali. 

I numeri delle perdite non saranno noti a breve, ma si è già compreso che si tratta di “una massiccia crisi umanitaria”, in quanto moltissimi agricoltori avranno, con la perdita del bestiame, gravi difficoltà finanziarie. Migliaia sono gli animali morti anche nello stato meridionale del Victoria, duramente colpito dalle piogge. 

L’amministratore delegato dell’organizzazione AgForce, punto di riferimento per l’industria del bestiame del Queensland, ha affermato che gli agricoltori potrebbero impiegare decenni per riprendersi. “Non c’è dubbio che questo è un disastro di proporzioni senza precedenti”, ha dichiarato. “Imploro i governi di tutti i livelli di mettere da parte la burocrazia e comprendere la situazione disperata di così tanti produttori. La perdita di centinaia di migliaia di bovini dopo oltre cinque anni di siccità è un colpo tremendo non solo per i singoli agricoltori, molti dei quali hanno perso tutto, ma per intere comunità rurali.” 

 

 

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La meteorologia è una branca delle scienze atmosferiche che comprende la chimica atmosferica e la fisica dell’atmosfera, con una key focus sulla previsione di weather . Lo studio della meteorologia risale a millenni, sebbene il progresso della meteorologia non sia accaduto per il 18 ° secolo. Il 19 ° secolo ha visto modesti progressi nel campo soon after climate network di osservazione sono stati formati in vaste regioni. I precedenti tentativi di previsione di climate dipendevano dallo storico information . Non era till right after la delucidazione delle leggi della fisica e much more specificamente , il sviluppo del pc , enable per la risposta automatizzata di wonderful {many | numerose | molte | molte • equazioni che modellano il [wpts_spin] clima , nella seconda metà del 20 ° secolo che notevoli scoperte in meteo previsioni state compiuto .
I fenomeni meteorologici sono eventi osservabili climatici che sono spiegati dalla scienza della meteorologia. I fenomeni meteorologici sono descritti e quantificati dalle variabili dell’atmosfera terrestre: temperatura, aria stress , vapore acqueo, flusso di massa, e le variazioni e le interazioni di queste variabili, e il modo in cui cambiano | alterare | modificare | regola} [/wpts_spin] oltre tempo. Different scale spaziali sono utilizzati per descrivere e prevedere clima su locale , regionale e in tutto il mondo livelli.
Meteorologia, climatologia, fisica dell’atmosfera e chimica dell’atmosfera sono sotto-discipline delle scienze atmosferiche. La meteorologia e l’idrologia compongono il campo interdisciplinare dell’idrometeorologia. Le interazioni tra l’atmosfera terrestre e i suoi oceani sono elemento di una tecnica oceano-atmosfera accoppiata sistema . La meteorologia ha applicazioni in {molti | numerosi | molti | molti campi diversi come l’esercito, la produzione, il trasporto, l’agricoltura e la costruzione.
La previsione numerica [wpts_spin] clima (NWP) utilizza modelli matematici dell’atmosfera e degli oceani per predire il clima basato principalmente su esistente tempo situazioni . Anche se very first tentò negli anni ’20, non fu till l’avvento della simulazione pc negli anni ’50 che numerica clima previsioni reso realistico risultati . Un quantità di worldwide e i modelli di previsione regionali vengono eseguiti in various countries in tutto il mondo, using use current clima osservazioni trasmesse da radiosondes, clima satelliti e altri sistemi di osservazione come input. I modelli matematici basati primariamente sugli stessi principi fisici identici possono essere utilizzati per generare sia breve -termine clima previsioni o previsioni climatiche a lungo termine; questi ultimi sono ampiamente applicati per comprendere e proiettare il clima (cambiare | alterare | modificare | aggiustare). 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In un sforzo per quantificare il grande quantità di incertezza intrinseca che rimane nelle previsioni numeriche, le previsioni di insieme sono state utilizzate dato che gli anni ’90 di aid misurano la sicurezza di sé nella previsione, e di ricevere utile risultati più lontano nel futuro che altrimenti fattibile . Questo approccio analizza un numero di previsioni create con un modello di previsione individual o un numero di Modelli.Nel 1963, Edward Lorenz scoprì la natura caotica delle equazioni di fluidodinamica coinvolte nella previsione di meteorologia. Incredibilmente piccoli errori di temperatura, venti o altri input iniziali offerti a modelli numerici amplificheranno e raddoppieranno ogni cinque giorni, creazione it impossibile per longy – range previsioni – quelle made altro di due settimane prima – per prevedere lo stato dell’atmosfera con qualsiasi grado di previsione abilità . Inoltre , le current reti di osservazione hanno una scarsa copertura in alcune regioni, che introduce l’incertezza nello stato iniziale accurate dell’atmosfera. Edward Epstein riconobbe nel 1969 che l’atmosfera non poteva essere completamente descritta completamente con una singola esecuzione di previsione a causa dell’incertezza intrinseca, e propose utilizzando un insieme di stocastico Monte Carlo le simulazioni per generare implica e le variazioni per lo stato dell’atmosfera. Dagli anni ’90, le previsioni di ensemble sono state utilizzate (come previsioni di routine) per tenere conto della natura stocastica dei processi clima – cioè, per risolvere la loro incertezza intrinseca. Questo strategia {coinvolge | richiede | include | analizza [wpts_spin]multiple previsioni prodotto con un modello di previsione individuale da usando varie parametrizzazioni fisiche o variando le condizioni iniziali | condizioni | circostanze |} [/wpts_spin]. Starting nel 1992 con le previsioni dell’insieme pronto dal Centro europeo per le previsioni di Medium- Range Clima (ECMWF) e National Prediction Environmental Prediction, le previsioni di ensemble modello sono state impiegato a help definisce l’incertezza di previsione e estende la finestra in cui la previsione numerica clima è praticabile più lontano nel futuro di quanto altrimenti raggiungibili. Il modello ECMWF, la teoria dell’ensemble Program , fa uso di vettori singolari per simulare la densità di probabilità iniziale, though l’ensemble NCEP, il Worldwide Ensemble Forecasting Method , uses a approccio noto come riproduzione vettoriale. In un singolo modello- primariamente basato metodo , la previsione di insieme è normalmente valutata in termini di tipica delle previsioni di individuo regard 1 variabile di previsione, come effective come il grado di accordo between una varietà di previsioni dentro l’ensemble technique , come rappresentato dal loro spread all round . L’ensemble spread viene diagnosticato via strumenti come i diagrammi di spaghetti, che mostrano la dispersione della quantità {one | 1 | a single | one in particolare sui grafici prognostici per [wpts_spin] particolari time actions in futuro. Uno più strumento dove spreads ensemble è usato è un meteogramma, che mostra la dispersione nella previsione di un particolare quantità per a single specifico location . È diffuso per l’insieme diffuso da pure piccolo a contiene il clima che veramente accade , che può portare a previsioni sbagliate sulla diagnosi dell’incertezza del modello. Nello stesso stesso modo che numerosi previsioni da un singolo modello può essere usato a tipo un insieme, multiple modelli might potrebbe anche essere combinato a produce a una previsione di insieme. Questo strategia è noto come previsione di ensemble multi-modello, ed è stato dimostrato che aumenta previsioni rispetto a un singolo modello- basato principalmente metodo . I modelli inside di un ensemble multi-modello possono essere regolati

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